시계열 데이터 예측 모델링(Stacked Hybrids)

시계열 데이터는 패턴이 모두 동일하지 않으며 특성에 따라 매우 다양합니다. 도메인 지식이 있는 분야라면 이를 해석하고 분석하는데 큰 어려움이 없겠지만 그렇지 않다면 많은 시간을 소비하게 되고 정확한 예측 모델링이 어렵습니다. 이때 시계열 성분은 데이터 이해와 올바른 모델링을 하기 위한 가이드라인을 제시해줍니다. TIME SERIES COMPONENT 시계열 데이터 성분은 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 주기(Cycle), 잔차(Residual)로 이루어져 있습니다. 우선 추세란 단기~중기로 증가하거나 감소하는 패턴을 의미하며 주로 제품의 생명주기와 연관 지어 살펴볼 수 있습니다. 다음으로 계절성은 일, 주, 월, 년 단위로 변동이 반복적으로 관측되는 패턴을 의미하며 자연 현상이나 사회..

2022.03.26